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Artificial Intelligence Artificial Intelligence

人工知能

AI の意思決定:誇大広告にとどまらない

リアルタイム AI は単なるトレンドではなく、顧客体験を大きく変えることができます。その仕組みを表すために、専門家の引用、ベストプラクティス、実例をまとめました。

「テクノロジーが進化するにつれて、関連性と親密度に基づき、企業が消費者とさらに価値の高い関係を構築できる機会が増えています」  

Mark Taylor チーフエクスペリエンスオフィサー、デジタルカスタマーエクスペリエンスプラクティス

人工知能。リアルな関係

真のワンツーワンのカスタマーエンゲージメントは理論的には良いように思えますが、多くのマーケティング担当者は、実際にどのように実現できるのかを考えあぐねています。AI を活用しましょう 人工知能は賢く使用すると、さまざまなコンテキストやチャネルにおいて、顧客をより深く理解するのに役立てられます。 

AI は、購入、アップグレード、キャンセルなどの行動が起こる前に、シグナルを読み、各顧客の意図を察知することができます。AI はリアルタイムデータを利用して、関連性のある顧客別のオファーを自動的に提示したり、顧客サービス担当者 (CSR) に指示し、適切なタイミングで適切なオファーを行ったりできます。高度に規制された業界において、AI は特定の顧客に特定のオファーを提示する理由を実証し、無意識の偏見が作用していないことを証明できる、透明性を向上する貴重なツールにもなります。

顧客対応のAI 101

顧客ベースを成長させるAI活用機会を見極め最適化する方法を学ぶ。

ウェビナー

リアルタイム AI が顧客の生涯価値を推進する仕組み

エンゲージメントを一連の 1 回限りのやりとりとして捉えることで、失敗に備えられます。

一度に 1 つのカスタマージャーニーを変革

AI への投資から金銭的利益を得る企業には、1 つの共通点があります。待機時間や平均的な処理時間など、カスタマーエクスペリエンスに最も大きな影響を与える問題を解決することに重点を置いており、それぞれの時点で意思決定を行い、行動しています。

このような企業に倣うには、まずは影響力が高く、労力が少なく、急速に広まりにくい機会を特定し、ブランドを変革して最適なカスタマーエンゲージメントを実現します。例えば、以下を行うことができます。 

  • 個別のニーズに応えるリアルタイムのオファーを通じて、顧客離れを抑制する
  • セグメント別ではなく、さらに関連性の高いプロモーションを顧客別に提示する
  • 自然言語処理、インテントシグナル、予測型アナリティクスを活用して、顧客サービス担当者がネクストベストアクションを速やかに実行できるようにする 
  • 影響を受けて、購入する可能性が最も高い顧客を予測して、営業チームが販売活動に集中できるようにする

パワフルかつ透明性の高いオムニチャネル AI の構築

AI は、意思決定から文化、そして最終的な利益に至るまで、組織の機能を大幅に向上できる可能性を秘めています。ですが、少数の顧客のユースケースに AI を導入し、週に一度データを提供して、社内の他の部署では使用しないなど、誤った選択をしないようにしてください。 

説得力のある成功事例が生まれるのは、AI を活用しリアルタイムデータを解析させ 、すべての顧客チャネルに実装して、状況に応じて透明性を向上させるという、柔軟性を備えた組織です。この段階に到達するには、以下を含むさまざまな AI の機能を組み合わせる必要があります。

  • コンテキストに応じた最適なオファーを顧客に提示し、リアルタイムで改善できる機械学習アルゴリズム
  • 既存のデータセットから情報を引き出してパターンを確認し、結果を予測する予測型アナリティクス
  • 適切なオファーの優先順位付け、規制の順守、顧客の尊重を徹底するビジネスルールテクノロジー
  • ビジネスユーザーがビッグデータと機械学習アルゴリズムを意思決定戦略に簡単に結び付けられるようにするドラッグアンドドロップによる視覚化ツール

ホワイト・ペーパー

ビジネスにおける AI:リスクとリターンのバランス

最大限の利益を得るために AI を最適化するには、慎重な管理を通じて安全と効果性のバランスをとるアプローチが必要です。

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「明確かつ監査可能な分析情報を提供する Pega などのテクノロジーを意思決定プロセスに採用することで、オファーの大きな価値を引き出すことができます」

Prasad Krovvidi Pega Decisioning Lead, EY

顧客事例

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